摇臂式月球车轮接触角估计：从地形到力学分析

"本文主要探讨了摇臂式月球车在不平坦地形中如何实时估计轮-地接触角的问题，提出了三种不同的估计方法，并利用卡尔曼滤波优化测量数据，通过物理实验验证了方法的有效性。研究背景在于轮-地接触角对于全地形移动机器人的运动控制、通过性评估和运动规划具有关键作用。" 在全地形移动机器人，特别是摇臂结构的月球车设计中，轮-地接触角的准确估计是一项挑战。这一角度对于车辆在复杂地形中的稳定性和操控性能至关重要。本文针对这个问题，提出了一套综合解决方案。 首先，一种基于地形高层图的轮-地接触角估计方法被提出。通过在月球车上搭载激光雷达，获取前方地形的三维高程图信息。在行驶过程中，结合导航算法，实时定位月球车在高程图中的位置，从而计算出每个车轮与地面的接触角度。这种方法依赖于预先构建的地形高程图，通过分析车轮与地形图的交点来确定接触角。 其次，文章提出了基于力学平衡的估计方法。利用摇臂-转向架结构的力学特性，如果在关键铰接点安装力传感器，可以通过监测力的分布推算出接触角。这种方法依赖于精确的力测量和对车辆动力学的理解。 第三，基于运动学约束的估计方法也被介绍。通过分析月球车的运动学模型，结合车轮的旋转速度和位置信息，可以估算出轮-地接触角。这种方法适用于在线估计，能够在车辆运行时提供连续的接触角信息。 为了提高测量的精度，所有这三种方法都结合了卡尔曼滤波技术，以减小环境噪声和传感器误差的影响。通过实际物理实验，这些方法的有效性得到了验证，证明了它们在不平坦地形中实时估计轮-地接触角的能力。 本文的研究成果为摇臂式月球车在未知或变化地形中的自主导航提供了理论基础，同时也为其他全地形移动机器人的设计提供了有价值的参考。通过精确估计轮-地接触角，月球车能够更好地适应和应对各种复杂的地形条件，确保其任务的顺利完成。